Wiele firm przechodzi obecnie z Excela na Python, język programowania wysokiego poziomu ogólnego przeznaczenia stworzony przez holenderskiego programistę Guido van Rossuma. Coraz większa liczba programistów uważa dziś Pythona za godne narzędzie zastępcze dla programu Excel, ze względu na korzyści, jakie może zaoferować ten pierwszy.
Excel jest popularnym narzędziem do analizy danych i jest powszechnie używany do przeprowadzania operacji analitycznych w branży finansowej. Jednak Excel wydaje się być bardziej złożony, ponieważ wymaga zastosowania VBA. Języki VBA są skomplikowane w obsłudze i utrudniają pracę z programem Excel podczas wykonywania wielu operacji podczas analizy danych.
Python, jako język programowania, oferuje różne korzyści w porównaniu z Excelem. Jest to język programowania o otwartym kodzie źródłowym, z wieloma współpracownikami, którzy dobrowolnie dostarczają regularne aktualizacje kodu i ulepszają jego funkcjonalność. Wręcz przeciwnie, Excel to płatne oprogramowanie, które zapewnia aktualizacje programu tylko tym, którzy kupili aplikację, ograniczając w ten sposób jej użycie. Python zawiera również szeroką gamę wstępnie zainstalowanych bibliotek, co oszczędza czas programistom, którzy w innym przypadku byliby zobowiązani do tworzenia projektów od podstaw.
Szybkie podsumowanie
- Przejście z Excela na Pythona można uzasadnić zdolnością tego ostatniego do wykonywania złożonych obliczeń i algorytmów.
- Python jest łatwiejszy do opanowania i opanowania, w przeciwieństwie do Excela, który zawiera spersonalizowany język znany jako VBA, który jest trudny do opanowania i wykonania.
- Przejście z programu Excel na Python umożliwia użytkownikom korzystanie z różnych korzyści, takich jak platforma kodowania typu open source, wielu ochotników i bezpłatne biblioteki.
Integracje funkcjonalne
Dobre oprogramowanie do analizy danych powinno być w stanie zintegrować się z innym oprogramowaniem analitycznym i nieanalitycznym. Python dobrze pasuje do tego opisu, ponieważ dobrze integruje się z innymi programami. Użytkownicy mogą importować i eksportować różne typy formatów plików do Pythona.
Na przykład Python jest zgodny ze składnią SQL i może nawet uruchomić go w ramach swojej struktury, aby wyodrębnić dane i tabele do swojego środowiska. Środowisko Python jest również wydajne w automatyzacji zadań, takich jak importowanie danych i zapisywanie przeanalizowanych danych do funkcji Excel lub CSV w celu analizy danych.
Przejście z Excela do Pythona może być uzasadnione z punktu widzenia integracji funkcjonalnej. Po pierwsze, Python jest przyjazny dla użytkownika, a zarówno początkujący, jak i doświadczeni analitycy mogą z łatwością używać tego języka. Excel używa VBA VBA Glossary Ten słownik VBA jest przydatnym przewodnikiem dla każdego, kto chce nauczyć się używać VBA w modelowaniu Excel. Przejrzyj wszystkie terminy i definicje w słowniku VBA poniżej, aby poznać podstawy przed przystąpieniem do kursu modelowania finansowego VBA w Finance. język, który jest spersonalizowaną platformą wykorzystującą makra do automatyzacji zadań związanych z analizą danych.
Zastosowanie makr do automatyzacji zadań jest bardziej złożone niż automatyzacja zadań w środowisku Python. Ponadto fakt, że Python można łatwo zintegrować z innymi programami, czyni go bardziej odpowiednim do analizy danych.
Zgodność kodu
Kod analizy danych można przechowywać jako skrypty do ponownego wykorzystania i dalszej manipulacji. Kod Pythona jest odtwarzalny i kompatybilny, co sprawia, że nadaje się do dalszej manipulacji przez innych współpracowników, którzy prowadzą niezależne projekty. W przeciwieństwie do języka VBA używanego w programie Excel, analiza danych za pomocą Pythona jest czystsza i zapewnia lepszą kontrolę wersji.
Jeszcze lepsza jest spójność i dokładność Pythona w wykonywaniu kodu. Inni użytkownicy mogą replikować oryginalny kod i nadal cieszyć się płynnym wykonywaniem na tym samym poziomie, co oryginalny kod. Możliwość odtwarzania kodu sprawia, że Python jest bardziej wydajny niż Excel, ponieważ użytkownicy mogą ominąć początkowy proces kodowania i zacząć od już działającej struktury.
Skalowalność i wydajność
Naukowcy zajmujący się danymi wolą Python od Excela ze względu na jego zdolność do obsługi dużych zbiorów danych, a także uwzględnienia uczenia maszynowego i modelowania. Podczas obsługi dużych ilości danych Excel potrzebuje więcej czasu na zakończenie obliczeń w porównaniu z Pythonem. Gdy dane są ładowane do dwóch programów jednocześnie, Excel będzie pozostawał w tyle za Pythonem, ponieważ nie jest zbudowany do obsługi dużych ilości danych.
Ponadto Excel potrzebuje więcej czasu na importowanie danych utworzonych w innym oprogramowaniu analitycznym. Może działać jeszcze wolniej, gdy ilość danych importowanych do arkusza kalkulacyjnego jest ogromna. Python wypełnia lukę, ponieważ jest bardziej wydajnym narzędziem do importowania i eksportowania danych w różnych formatach, dzięki czemu idealnie nadaje się do skrobania danych. W porównaniu z programem Excel, Python jest lepiej przygotowany do obsługi potoków danych, automatyzacji zadań i wykonywania złożonych obliczeń. Ponadto zawiera szeroką gamę narzędzi do manipulacji i bibliotek.
Python a Excel w organizacjach
Python jest uważany za bardziej wydajne narzędzie do analizy danych w przypadku złożonych obliczeń i dużych ilości danych. Jednak program Excel jest nadal ogólnie bardziej popularny niż Python i jest używany przez dużą liczbę osób w analizie finansowej.
Chociaż program Excel nie jest idealny do obsługi dużych ilości danych, jest wygodniejszym narzędziem dla organizacji z niewielkimi ilościami danych, które wymagają prostych obliczeń. Z drugiej strony Python jest bardziej wydajny niż Excel, gdy organizacja obsługuje duże ilości danych, które wymagają automatyzacji w celu uzyskania wyników w krótkim czasie.
Dodatkowe zasoby
Finance oferuje program Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Certyfikat FMVA® Dołącz do ponad 350 600 studentów, którzy pracują dla firm takich jak Amazon, JP Morgan i Ferrari, z programem certyfikacji dla tych, którzy chcą przenieść swoją karierę na wyższy poziom. Aby kontynuować naukę i rozwijać swoją karierę, pomocne będą następujące zasoby finansowe:
- Algorytmy Algorytmy (Algos) Algorytmy (Algos) to zestaw instrukcji wprowadzanych w celu wykonania zadania Algorytmy są wprowadzane w celu zautomatyzowania handlu w celu generowania zysków z częstotliwością niemożliwą do wykonania przez człowieka.
- Skróty do Excela (PC i Mac) Skróty do Excela Skróty do Excela na PC Mac Skróty do Excela - Lista najważniejszych i najpopularniejszych skrótów MS Excel dla użytkowników komputerów PC i Mac, finansów, księgowości. Skróty klawiaturowe przyspieszają umiejętności modelowania i oszczędzają czas. Naucz się edycji, formatowania, nawigacji, wstążki, wklejania specjalnego, manipulacji danymi, edytowania formuł i komórek oraz innych czynności
- Rodzaje analizy finansowej Rodzaje analizy finansowej Analiza finansowa obejmuje wykorzystanie danych finansowych do oceny wyników firmy i wydawania zaleceń dotyczących możliwości poprawy w przyszłości. Analitycy finansowi wykonują swoją pracę głównie w programie Excel, używając arkusza kalkulacyjnego do analizy danych historycznych i sporządzania prognoz Rodzaje analiz finansowych
- Makra VBA Makra VBA Ustawianie makr w programie Excel VBA jest dość proste. Struktura makr Excel VBA obejmuje rozpoczynanie od wiersza sub () przed rozpoczęciem kodu makra. Makra używają aplikacji Visual Basic w programie Excel do tworzenia niestandardowych funkcji generowanych przez użytkowników i przyspieszania zadań ręcznych poprzez tworzenie zautomatyzowanych procesów.
